Artigos mais recentes para Ajuste fino

Esse estudo usa modelos de visão-linguagem pra melhorar a detecção de nuvens em imagens de satélite.

Explorando como os preconceitos afetam os modelos de imagem e estratégias para minimizar isso.

Um novo método de treino melhora o desempenho dos sistemas de diálogo.

Explorando melhorias recentes na extração de informações sobre medicamentos em textos clínicos.

Um novo método melhora as habilidades dos robôs de entender e manipular objetos.

A pesquisa integra gráficos moleculares e texto pra melhorar as previsões de propriedades.

Explorando como modelos gerais se adaptam a tarefas específicas através da colaboração.

Uma nova forma de avaliar a adaptabilidade de modelos pré-treinados a novas tarefas.

Avaliando métodos de aprendizado auto-supervisionado pra melhorar diagnósticos em imagens médicas.

S2PGNN melhora a adaptação de GNNs a dados rotulados.

Um estudo melhora o reconhecimento de fala para pessoas mais velhas, usando técnicas inovadoras.

Investigando transições de fase em sistemas quânticos pra entender melhor a física das partículas.

Uma nova abordagem pra melhorar modelos de linguagem, focando em dados de treinamento diversos e complexos.

Explorando como ferramentas de IA podem ajudar os profissionais de saúde a tomarem decisões mais informadas.

Modelos recentes melhoram as previsões para interações de anticorpos com antígenos importantes.

Um olhar sobre como o ajuste de instruções melhora as respostas dos modelos de linguagem.

Esse estudo compara PEFT e ICL na melhoria da geração de código usando LLMs.

Novos métodos melhoram a compreensão de diferentes tipos de dados.

Aprenda como o ajuste fino do Llama 2 ajuda na análise de notícias financeiras.

Modelos de linguagem grandes facilitam o desenvolvimento de coleções de informações organizadas.

Apresentando o MerA pra melhorar a eficiência no treinamento de modelos de linguagem.

Uma nova abordagem reduz o tamanho do modelo transformer com impacto mínimo na precisão.

A pesquisa melhora o reconhecimento de sinais isolados pra uma comunicação melhor nas comunidades surdas.

Esse artigo analisa alucinações em modelos de linguagem de IA e pesquisas em andamento.

Uma estrutura pra adaptação eficiente de modelos de linguagem grandes multimodais.

Um olhar sobre como usar modelos pra construir taxonomias de forma eficiente.

Delta-LoRA facilita o ajuste fino de grandes modelos de linguagem com melhor desempenho e menos uso de recursos.

Esse projeto melhora a resolução de problemas de matemática gerando código Prolog a partir de modelos de linguagem.

Uma nova abordagem combina aprendizado em contexto e ajuste fino pra melhorar o desempenho do modelo.

Uma nova abordagem melhora o chunking não supervisionado em PLN usando um modelo hierárquico.

Novos métodos melhoram a eficiência e o desempenho em redes neurais usando Mistura de Especialistas.

Este estudo analisa o impacto do pré-treinamento não supervisionado em tarefas de séries temporais.

Analisando a troca entre ajustar detalhes e manter habilidades gerais em modelos de IA.

Um jeito de avaliar como os veículos de mídia caracterizam figuras públicas.

Esse estudo avalia como LLMs podem ser usados em tarefas de tradução em tempo real.

Este artigo fala sobre como aumentar a confiabilidade dos modelos de IA em ambientes em mudança.

Este artigo fala sobre o Ajuste de Canal Saliente, um método para ajustar grandes modelos de forma eficiente.

Explorando como a IA pode automatizar a classificação de modos de falha na manutenção de máquinas.

Analisando os efeitos do fine-tuning e propondo o prompting conjugado como solução.

Um método pra melhorar os transformers de gráfico de forma eficiente e usando menos recursos.